（全球TMT2022年9月30日訊）半導體行業關於「摩爾定律」的爭論再次激烈起來。年過半百的「摩爾定律」堪稱半導體行業的黃金定律，一直引領著晶片開發。但隨著晶片工藝升級速度放緩，「摩爾定律」也受到質疑。對於「摩爾定律是否已死」，英特爾和英偉達的兩位領導者各執一詞。
英偉達發布RTX 40系列顯卡後，高昂的價格引發關注。CEO黃仁勛解釋稱，摩爾定律已死，晶片成本會隨著時間推移而下降的想法已經是過去時了。今天12英寸晶圓的代工價格比之前貴了很多，漲的不是一星半點，而是大漲。黃仁勛認為，「蠻力加電晶體的方法和摩爾定律的進步基本上已經走到了盡頭。」
不久後，加入顯卡行業競爭的英特爾公司的CEO帕特·基辛格則稱，摩爾定律不會死，至少在未來的十年裡依然有效。英特爾希望到2030年在一個晶片封裝上可以有1萬億個電晶體，並且制定了4年內交付5個製程節點的大膽計劃。
要說誰對，目前半導體業內人士也很難判斷。但英特爾和摩爾定律之間有著深厚的淵源，甚至可以說是「生於摩爾定律」。
英特爾公司的兩位創始人，一位是發明了集成電路的羅伯特·諾伊斯(Robert Noyce)，另一位就是提出了「摩爾定律」的戈登·摩爾(Gordon Moore)。這兩位也曾共同參與創辦了被稱為「矽谷人才搖籃」的仙童半導體公司(Fairchild Semiconductor)。
時間退回到1955年，電晶體發明人威廉·肖克利離開貝爾實驗室，在美國加州山景城創立了肖克利半導體實驗室，聘用了很多年輕優秀的人才。但很快，肖克利的管理方法和怪異行為引起了員工的不滿。其中，被肖克利稱為「八叛逆」的羅伯特·諾伊斯（Robert Noyce）、戈登·摩爾（Gordon Moore）、朱利亞斯·布蘭克（Julius Blank）、尤金·克萊爾（Eugene Kleiner）、金·赫爾尼（Jean Hoerni）、傑·拉斯特（Jay Last）、謝爾頓·羅伯茨（Sheldon Roberts）和維克多·格里尼克（Victor Grinich）聯合辭職，並於1957年10月共同創辦了仙童半導體公司。仙童半導體公司初期研究和生產電晶體，率先提出了商業化生產集成電路的方法。在此後的十年中，一直保持著技術上的優勢，業務飛速增長。
但隨著業務的快速發展，公司內部組織管理與產品問題日益失衡。1968年7月，羅伯特·諾伊斯和戈登·摩爾請辭，並於同年7月16日共同創辦了英特爾公司。在戈登·摩爾的邀請下加入仙童半導體公司的匈牙利人安迪·葛洛夫也志願跟隨摩爾的腳步，成為英特爾的第3位員工。
「摩爾定律」則是1965年，時任仙童半導體公司工程師的戈登·摩爾在發布於《電子學》雜誌（Electronics Magazine）上的文章《讓集成電路填滿更多的元件》中的預言，即半導體晶片上集成的電晶體和電阻數量將每年增加一倍。
1975年，摩爾又在IEEE國際電子元件大會上提交論文，根據當時的實際情況對摩爾定律進行了修正，把「每年增加一倍」改為「每兩年增加一倍」。而現在普遍流行的說法「每18個月增加一倍」，則是由英特爾執行長大衛·豪斯(David House)提出。預計18個月會將晶片的性能提高一倍（即更多的電晶體使其更快），是一種以倍數增長的觀測。
在英特爾公司，摩爾定律得到徹底的發揮和實踐。從1970年代起，英特爾就構築了其賴以成功的商業模式——不斷改進晶片的設計，以技術創新滿足計算機製造商及軟硬體產品公司更新換代、提高性能的需要。比如，2007年英特爾提出的Tick-Tock發展戰略模式，一年發布更小架構尺寸的晶片，隔年發布架構相同的改進版晶片，節奏遵循摩爾定律。
但隨著電晶體尺寸的持續縮小，摩爾定律受到物理學定律的阻礙。2009年IBM的研究員預測，「摩爾定律」的時代將會結束，製程越來越接近半導體的物理極限，電晶體將會難以再縮小下去。
不過在每次摩爾定律受到質疑時，英特爾總是會在後面推一把。
2021 IEEE國際電子器件會議（IEDM）期間，英特爾公布多項尖端半導體開發前沿技術以推動摩爾定律。英特爾研發團隊發表研究成果「電晶體堆疊技術」，其新的3D堆疊、多晶片封裝技術Foveros Direct可以讓上下晶片之間的連接點密度提升10倍，而且每個連接點的間距小於10微米。新的封裝方式在空間上提高晶片的電晶體密度，使摩爾定律重新生效。
此次，英特爾CEO基辛格再次力挺摩爾定律。基辛格表示，英特爾正致力於推進位造工藝的進步，例如採用新的光刻技術和RibbonFET架構，這能夠讓公司在每個晶片上繼續塞進更多的電晶體，即使它們變得足夠小，小到可以用埃(0.1納米)單位來測量。
基辛格和黃仁勛的兩種表態也代表著未來兩家公司的策略差異。
英特爾將繼續自主生產其部分晶片並發力代工業務，而英偉達則主要依賴第三方代工廠製造晶片。
英偉達將轉向「加速計算」概念。按照黃仁勛的設想，像人工智慧這樣的密集型應用可以在最好處理這些任務的特定處理器上運行，這就是英偉達開發的圖形處理器。黃仁勛表示，「如果你想以一種划算的方式進行大規模計算，經過15年到接近20年對加速計算的追求，我認為可以概括地說，加速計算才是真正的前進道路。」